Отказ от поставок OpenAI, Anthropic покупает инструмент, который использует четверть мировых разработчиков

marsbitОпубликовано 2026-05-21Обновлено 2026-05-21

Введение

Компания Anthropic, известная своим ИИ-ассистентом Claude, приобрела стартап Stainless, который специализируется на автоматической генерации SDK (пакетов разработки) на основе OpenAPI-спецификаций. Stainless обслуживал ведущие компании в сфере ИИ, включая OpenAI, Meta, Cloudflare и других, создавая для них официальные библиотеки кода. После приобретения команда Stainless присоединится к Anthropic, а ее публичные продукты будут закрыты. Эта сделка является стратегическим шагом Anthropic в развитии «агентов» — ИИ, способных выполнять задачи. Компания формирует полный стек технологий для агентов: модель Claude, инструмент генерации API-интерфейсов (Stainless) и открытый протокол для подключения к внешним системам MCP (Model Context Protocol). Приобретение подчеркивает растущую важность надежных API-интерфейсов в эпоху ИИ-агентов, где от качества SDK зависит успешное выполнение задач. В то время как OpenAI фокусируется на развитии моделей и пользовательской базы, Anthropic делает ставку на создание корпоративной инфраструктуры для умных агентов, стремясь закрепить отраслевые стандарты.

Вы, возможно, не слышали о Stainless, но если вы пользовались официальными SDK от Claude, OpenAI или Cloudflare, скорее всего, вы уже косвенно использовали код, сгенерированный им.

Кроме OpenAI и Anthropic, клиентами Stainless являются Meta, Groq, Runway, Cerebras и другие, список клиентов практически покрывает всех ведущих игроков в инфраструктуре искусственного интеллекта.

Это как «переводчик» между большими языковыми моделями и разработчиками: превращает сложные спецификации API в готовые к использованию библиотеки кода.

Теперь Anthropic поглотила Stainless, обе компании опубликовали официальные заявления, подтверждающие завершение сделки.

Основатели Stainless присоединятся к Anthropic, а Stainless начнёт прекращать работу своих размещённых продуктов, включая генератор SDK.

Это не просто покупка инструментальной компании.

В официальном блоге Anthropic о покупке Stainless говорится, что предел возможностей агентов зависит от того, сколько внешних систем они могут подключить: приобретение Stainless — это усиление интерфейсов для агентов.

Фронт искусственного интеллекта движется от моделей, способных лишь отвечать на вопросы, к агентам, способным активно выполнять задачи, — а возможности агентов зависят от систем, к которым они могут получить доступ. Покупка Stainless как раз и направлена на дальнейшее расширение этого доступа.

Если рассматривать эту покупку в контексте действий Anthropic за последние 18 месяцев, три ключевых элемента для агентов уже расставлены: Claude — это модель, Stainless — это интерфейс, MCP — это соединение.

Компания, писавшая SDK для нескольких гигантов ИИ, куплена Anthropic

Stainless была основана в 2022 году в Нью-Йорке, её основатель Алекс Рэттрэй работал в Stripe, где он руководил переработкой документации API и лично создал систему генерации кода SDK для Stripe.

Проводя исследования пользователей, он обнаружил, что разработчики никогда напрямую не вызывают API-конечные точки: для них SDK и есть сам API.

Это понимание напрямую подтолкнуло его к созданию Stainless, превратив эту возможность в продукт.

Основатель Stainless Алекс Рэттрэй

Разработчики загружают в него спецификацию OpenAPI, а он выдаёт официальные SDK на Python, TypeScript, Go, Java, Ruby и многих других языках.

Модельным компаниям нужно поддерживать только одно описание API, а все языковые версии, обработка ошибок, логика повторных попыток, генерация документации — всё это делает Stainless.

OpenAI, Anthropic, Meta, Cloudflare, DocuSign, Square — эти гиганты ИИ или производители программного обеспечения являются клиентами Stainless.

Открыв репозиторий GitHub официального Python SDK от OpenAI, в README можно увидеть: «Сгенерировано Stainless на основе спецификации OpenAPI».

Точно так же в любом файле исходного кода SDK Anthropic в заголовке указано: «Автоматически сгенерировано Stainless из спецификации OpenAPI».

Другими словами, за последние несколько лет OpenAI и Anthropic, эти заклятые соперники, на уровне генерации официальных SDK долгое время использовали одну и ту же платформу инструментов для разработчиков.

После поглощения основатель Stainless Алекс Рэттрэй заявил существующим клиентам, что полные права на все ранее сгенерированные SDK принадлежат клиентам, их можно самостоятельно изменять и расширять, но Stainless больше не будет предоставлять дальнейшую поддержку.

Команда Stainless продолжит работу в составе Anthropic, сосредоточившись на развитии платформы Claude Platform и соединении агентов с API.

https://www.stainless.com/blog/stainless-is-joining-anthropic/

Продукты этой инструментальной компании косвенно охватывали около четверти профессиональных разработчиков программного обеспечения в мире. В первый же день присоединения к Anthropic они закрыли двери для всей отрасли: превратившись из общей инфраструктуры во внутренний отдел Anthropic.

Три элемента для агентов собраны: модель, интерфейс, соединение

Эта покупка не является изолированным событием.

Если рассматривать покупку Stainless в рамках стратегической линии Anthropic за последние 18 месяцев, три элемента уже сформированы.

В самом низу — модель.

От Claude 3.5 Sonnet до Claude 4.7, возможности программирования и работы агентов всегда были ключевыми отличительными особенностями Anthropic. Claude Code за последний год также стал одним из самых популярных агентов для программирования среди разработчиков.

Посередине — интерфейс.

Возможность автоматической генерации SDK, предоставляемая Stainless, делает возможным вызов различных API агентом по единому стандарту. Этот слой раньше был аутсорсинговым, теперь он перешёл внутрь Anthropic.

На самом верху — соединение.

В ноябре 2024 года Anthropic открыла исходный код MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели), стандартизировав способ подключения моделей к внешним источникам данных, инструментам, файловым системам, что позволяет агенту не писать адаптеры для каждого внешнего сервиса отдельно.

После открытия исходного кода MCP, OpenAI, Google DeepMind, Cursor, Replit объявили о поддержке, и MCP движется в сторону стандарта соединений для агентов.

А Stainless как раз может напрямую генерировать MCP-сервер из спецификации API. Модель — это мозг, интерфейс — нервные окончания, стандарт соединения — это протокол, соединяющий два конца. Три элемента вместе составляют рабочую машину-агента.

Руководитель отдела инженерных платформ в Anthropic, Кейтлин Лессе, прямо заявляет: «Насколько полезен агент, зависит от того, к чему он может подключиться.»

Основатель и генеральный директор Stainless Алекс Рэттрэй говорит, что Anthropic была одной из первых команд, сделавших ставку на Stainless: «Собрать две команды вместе было простым решением.»

Эта покупка — последний ход в партии, которая длится уже 18 месяцев.

Почему «компания-переводчик SDK» стоит 300 миллионов долларов?

Согласно ранее опубликованному отчёту The Information, сумма переговоров по этой сделке составляла не менее 300 миллионов долларов. Anthropic официально не раскрывает конкретную цифру, но сам этот масштаб заставляет по-новому взглянуть на ценность слоя SDK.

Раньше SDK была незначительной инженерной проблемой.

API — это дело модельных компаний, SDK — это просто «обёрточный слой», переводящий API на разные языки программирования. Модельная компания могла написать его сама, могла отдать на аутсорсинг Stainless, никого это особо не волновало.

Но в эпоху агентов всё иначе. Когда Claude или GPT в роли агента вызывают сторонние сервисы, SDK больше не является «инструментом, написанным для людей», а становится «интерфейсом, написанным для агента».

Успех выполнения задачи агентом во многом зависит от того, насколько надёжен SDK каждого вызываемого API: полностью ли обработаны ошибки, разумна ли логика повторных попыток, строго ли определены параметры, выводимы ли типы.

Любой нестандартный SDK может заблокировать агента на полпути.

Если сумма переговоров действительно составляет 300 миллионов долларов, очевидно, что Anthropic интересует не просто генератор SDK, а инфраструктура интерфейса разработчика между API и агентом.

И ещё один тонкий момент: официальные SDK таких компаний, как OpenAI, Meta, Cloudflare, ранее генерировались Stainless.

В первый же день после завершения поглощения и закрытия Stainless для внешнего мира этим компаниям придётся столкнуться с реальной проблемой: кто будет заниматься дальнейшим обслуживанием SDK — сами или другой поставщик?

Пока ни одна из сторон не дала ответа на этот вопрос.

OpenAI развивает модели, Anthropic захватывает основу

Возвращаясь к соперничеству двух финалистов ASI, у OpenAI и Anthropic совершенно разные стратегические линии.

Основное внимание OpenAI сосредоточено на поколениях моделей и вложениях в вычислительные мощности.

От постепенных обновлений с GPT-5, GPT-5.4 до GPT-5.5, реализация проекта Stargate с закупкой вычислительных мощностей на сотни миллиардов долларов, еженедельная активная аудитория ChatGPT выросла с 400 миллионов до 900 миллионов за год, основные ресурсы направляются на потребительский вход и саму модель.

Anthropic идёт другим путём: инфраструктура для агентов на стороне предприятий. Усиление инструментов для разработчиков с Claude Code, стандартизация протокола соединения с MCP, а Stainless — это присоединение слоя SDK.

Базовые логики этих двух путей совершенно различны.

Слой моделей — это логика смены поколений: когда появляется следующее поколение, преимущества предыдущего могут мгновенно обнулиться. Разрыв между поколениями становится всё меньше, окно возможностей всё короче, можно полагаться только на накопление вычислительных мощностей и данных.

Логика уровня инфраструктуры противоположна. Как только что-то становится де-факто стандартом, сложный процент начисляется в долгосрочной перспективе. Если MCP сейчас принят всей отраслью, каждый новый пользователь увеличивает стоимость перехода. Как только слой SDK будет интегрирован внутрь Anthropic, вся экосистема агентов может стать зависимой от интерфейсных стандартов Anthropic.

Согласно статистике Digital Applied, количество публичных MCP-серверов выросло с 1200 в первом квартале 2025 года до более чем 9400 в апреле 2026 года, 78% корпоративных команд по ИИ уже развернули как минимум одного MCP-агента в производственной среде.

Разрыв в возможностях моделей становится всё легче нагнать.

А вход на уровень соединений, если его заблокировать, очень сложно обойти.

Ссылки:

https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-stainless%20

https://www.stainless.com/blog/stainless-is-joining-anthropic/%20

https://www.digitalapplied.com/blog/mcp-adoption-statistics-2026-model-context-protocol

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новая Эра Искусственного Интеллекта», автор: Откровения ASI

Связанные с этим вопросы

QКто такая Stainless и в чем заключается её основная функция?

AStainless — это компания-разработчик инструментов, основанная в 2022 году. Её основная функция заключается в автоматической генерации официальных SDK (Software Development Kits) на различных языках программирования (Python, TypeScript, Go и др.) на основе спецификаций OpenAPI. Она действует как «переводчик» между сложными API-спецификациями и разработчиками, упрощая интеграцию сервисов для таких компаний, как OpenAI, Anthropic, Meta и других.

QПочему Anthropic приобрела Stainless и как это связано с развитием AI-агентов?

AAnthropic приобрела Stainless для усиления экосистемы своих AI-агентов. Ключевая способность агента зависит от того, сколько внешних систем он может подключить и с какими API взаимодействовать. Stainless, как генератор SDK, обеспечивает надежные и стандартизированные интерфейсы для вызовов API. Интеграция Stainless позволяет Anthropic внутренне контролировать этот критически важный слой инфраструктуры, улучшая способности агентов Claude выполнять сложные задачи, подключаясь к различным сервисам.

QКакие три ключевых элемента, по мнению статьи, составляют инфраструктуру AI-агентов Anthropic?

AСтратегия Anthropic по созданию инфраструктуры для AI-агентов состоит из трех ключевых элементов: 1) **Модель (Claude)** — интеллектуальное ядро, отвечающее за рассуждения и планирование задач. 2) **Интерфейс (Stainless)** — слой, который генерирует SDK, позволяя агентам стандартизированно и надежно вызывать внешние API. 3) **Соединение (MCP — Model Context Protocol)** — открытый протокол, стандартизирующий способ подключения моделей к внешним источникам данных, инструментам и файловым системам. Вместе они формируют полноценную платформу для «рабочих» агентов.

QКаковы последствия приобретения Stainless для других крупных клиентов компании, таких как OpenAI и Meta?

AПриобретение Stainless компанией Anthropic создает проблему для её бывших клиентов, включая OpenAI и Meta. Поскольку Stainless прекращает предоставлять свои услуги как независимая платформа и становится внутренним подразделением Anthropic, эти компании теперь должны самостоятельно поддерживать и обновлять свои SDK (ранее сгенерированные Stainless) или искать новых поставщиков подобных услуг. Это может привести к увеличению операционных расходов и создает стратегическую зависимость от инфраструктуры, которую теперь контролирует их конкурент.

QВ чем заключается стратегическое различие между подходами OpenAI и Anthropic в развитии AI, согласно статье?

AOpenAI и Anthropic используют разные стратегические подходы. **OpenAI** фокусируется на модели и вычислительных ресурсах: постоянное обновление поколений моделей (GPT-5, GPT-5.4), масштабные инвестиции в вычисления (проект Stargate) и рост пользовательской базы ChatGPT (до 9 миллиардов активных пользователей в неделю). **Anthropic** концентрируется на создании корпоративной инфраструктуры для AI-агентов: развитие Claude Code для разработчиков, стандартизация протокола подключения MCP и приобретение Stainless для контроля над слоем интерфейсов. Их цель — создать долгосрочную, «липкую» экосистему, в то время как OpenAI делает ставку на превосходство модели в каждом новом поколении.

Похожее

Пакет программного обеспечения Injective стал жертвой вредоносной атаки на цепочку поставок – Подробности

Злоумышленники скомпрометировали популярный пакет программного обеспечения Injective Labs, @injectivelabs/sdk-ts, в ходе атаки на цепочку поставок. Получив доступ к учетной записи законного участника проекта на GitHub, они распространили вредоносную версию пакета (v1.20.21) через npm под видом обновления с телеметрией. Вредоносный код, остававшийся неактивным при установке, активировался только при использовании разработчиками функций создания кошельков `fromMnemonic` или `fromHex`, похищая их приватные ключи и сид-фразы. Это давало злоумышленникам полный контроль над криптокошельками жертв. Атака была масштабной: пакет загружался около 50 000 раз в неделю, а через транзитивные зависимости затронул еще 17 связанных пакетов Injective. Хотя впоследствии была выпущена чистая версия (v1.20.23), скомпрометированный пакет оставался доступен в npm и на GitHub. Для защиты пользователям рекомендуется затронутые учетные данные, создать новые кошельки и перевести средства. Этот инцидент произошел на фоне другой крупной атаки, в которой BonkDAO потерял 20 миллионов долларов.

ambcrypto36 мин. назад

Пакет программного обеспечения Injective стал жертвой вредоносной атаки на цепочку поставок – Подробности

ambcrypto36 мин. назад

Куда движется оценка MegaETH после оттока Aave и резких колебаний TVL?

По данным DefiLlama, полный TVL MegaETH 9-10 июля резко упал почти на 60%, достигнув чуть более $30 млн, что на 70% ниже пика мая. Ключевой протокол Aave V3 вывел около 80% ликвидности. Токен MEGA упал примерно до $0,048, рыночная капитализация составляет около $54 млн, а FDV — около $4,8 млрд. Ранний рост TVL в значительной степени зависел от Aave и стратегий зацикливания стабильных монет, таких как USDe, построенных на арбитраже. После исчезновения прибыльности эти средства ушли, обнажив недостаток устойчивого спроса. Существует три основных несоответствия в оценке MegaETH: 1. **Несоответствие оценки и реального использования:** При FDV около $4,7 млрд и 88,7% токенов, которые еще не находятся в обращении, реальные доходы протоколов составляют менее $90 тыс. за 30 дней при всего 2619 ежедневно активных адресах. 2. **Несоответствие нарратива токена и качества экосистемы:** Основным источником дохода в сети является игра Monster (около $670 тыс.), а не DeFi-протоколы. Объем торговли нативных стейблкоинов и деривативов низок. 3. **Несоответствие краткосрочных ожиданий и долгосрочного исполнения:** Интеграции крупных протоколов, таких как Uniswap и Aave, не привели к устойчивому притоку TVL, что указывает на преобладание арбитражного капитала. Ситуация с MegaETH отражает общий сдвиг на рынке: инвесторы все меньше платят за "бумажный" TVL и нарративы, требуя реальных показателей использования и экономической активности. Восстановление цены MEGA, скорее всего, будет зависеть от краткосрочных настроений, пока команда не продемонстрирует четкий прогресс в создании устойчивой экосистемы с реальными пользователями.

链捕手46 мин. назад

Куда движется оценка MegaETH после оттока Aave и резких колебаний TVL?

链捕手46 мин. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии больших языковых моделей ИИ в Китае?

Глубокий отчет Goldman Sachs анализирует перспективы китайской индустрии больших AI-моделей, выделяя исторический переломный момент. Китайские модели с открытыми весами по интеллектуальным возможностям приближаются к ведущим глобальным проприетарным аналогам, что стимулирует быстрое внедрение как внутри страны, так и среди мирового малого и среднего бизнеса. Ключевые выводы: 1. **Эффективность и инновации:** Китайские модели достигают сопоставимой производительности при значительно меньших затратах благодаря инновациям в архитектуре (например, MoE) и высокой параметрической эффективности. Пример — модель LongCat 2.0 от Meituan, полностью обученная на отечественных чипах. 2. **Двухуровневая рыночная структура:** Формируется рынок с сегментами premium (например, GLM5.2, Qwen3.7 Max, ~$1 за млн токенов) и budget (модели для агентов, ~$0.06-$0.2 за млн токенов). Ожидается рост доходов от API/подписок с ~350 млрд юаней в 2026 г. до ~8.79 трлн юаней к 2030 г. 3. **Стратегия открытого исходного кода:** Широко используется для гибкости развертывания и роста сообщества, но монетизация ограничена. Ожидается переход от полностью открытых лицензий к моделям с "открытым весом + коммерческой лицензией" и соглашениям о разделе доходов. 4. **Сдвиг парадигмы на глобальном рынке:** Фокус смещается с максимизации объема токенов на приоритет ROI (окупаемости инвестиций). Китайские модели набирают долю на зарубежных рынках (не США) благодаря соотношению цена/качество и доступности через платформы, такие как AWS Bedrock и Gemini Enterprise. 5. **Конкурентный ландшафт:** Goldman Sachs выделяет потенциальных долгосрочных лидеров на основе анализа ценового потенциала, преимуществ по затратам и финансовой устойчивости. * **Базовые текстовые модели:** Zhipu AI (нейтральный рейтинг) и DeepSeek (не публичная) имеют самые сильные позиции. * **Мультимодальные/видеомодели:** ByteDance (Seedance) является лидером. Также положительно оцениваются MiniMax (покупка) и Kuaishou (Kling). Отчет подчеркивает значительный рост индустрии и ее растущее глобальное влияние.

marsbit1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии больших языковых моделей ИИ в Китае?

marsbit1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-больших моделей Китая?

**Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-моделей Китая? Отчет Goldman Sachs** Китайские большие языковые модели (LLM) находятся на переломном этапе. Аналитики Goldman Sachs отмечают, что производительность китайских открытых моделей приближается к ведущим мировым проприетарным аналогам, а их внедрение быстро растет. Ключевые факторы успеха — архитектурные инновации (например, смешанные экспертные модели — MoE) и высокая эффективность параметров, что позволяет добиваться сопоставимой производительности при значительно меньших затратах (2-10% от параметров топ-моделей) и формировать "двухслойную" структуру рынка. **Двухуровневый рынок:** Сформировались два сегмента. *Высококлассные* модели (например, GLM5.2 от Zhipu, Qwen3.7 Max от Alibaba) с ценой ~$1 за млн токенов и рентабельностью 10-20%. *Бюджетные* модели для агентов (цена ~$0.06-0.2 за млн токенов) активно завоевывают глобальный рынок малого бизнеса. Ожидается, что доходы от API/подписок в Китае вырастут с ~35 млрд юаней в 2026 до ~879 млрд юаней в 2030 году. **Стратегия открытого исходного кода:** Многие ведущие китайские модели (Zhipu, DeepSeek, Alibaba, MiniMax) используют открытые веса для ускорения итераций и глобального распространения. Однако текущая модель монетизации (прямые API) недооценивает реальный масштаб развертывания. Ожидается переход к модели "открытые веса + коммерческая лицензия" с разделением доходов через платформы (AWS Bedrock, Alibaba Cloud), что улучшит рентабельность. **Глобальная экспансия и смена парадигмы:** Главный потенциал роста — выход на международные рынки (особенно за пределами США), где китайские модели конкурируют ценой и качеством. Goldman отмечает сдвиг корпоративного спроса от максимизации потребления токенов к приоритету ROI (окупаемости инвестиций), где важнее эффективность и автоматизация задач. **Потенциальные победители:** Goldman Sachs оценивает конкуренцию по трем критериям: ценовая власть, преимущества в себестоимости и финансовая устойчивость. * **Базовые текстовые модели:** Наиболее сильные позиции у **Zhipu AI** (первое покрытие, целевая оценка $110 млрд) и **DeepSeek** (не публична). * **Мультимодальные/видеомодели:** Лидер — **ByteDance** (не публична) с моделью Seed (высокая рентабельность). Также выделены **Kuaishou** (Kling) и **MiniMax** (покупка, цель — 860 HKD), чья оценка выглядит недооцененной. **Вывод:** Китайские ИИ-модели добились прорыва в эффективности и качестве, формируя конкурентоспособное глобальное предложение. Долгосрочный успех будет определяться способностью сочетать технологическое лидерство, эффективную монетизацию открытых стратегий и выход на международные рынки.

链捕手1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-больших моделей Китая?

链捕手1 ч. назад

Circle получает окончательное одобрение OCC для создания национального трастового банка с целью укрепления инфраструктуры USDC

Circle получила окончательное одобрение Управления контролера денежного обращения США (OCC) на создание национального трастового банка под названием First National Digital Currency Bank, N.A. (Circle National Trust). Это важный нормативный этап, который переводит ключевую часть инфраструктуры стейблкоина USDC под прямое федеральное банковское регулирование. Новый трастовый банк будет предоставлять регулируемые услуги по хранению цифровых активов для компании и, в перспективе, для ограниченного числа институциональных клиентов, включая банки. Утверждение также закладывает основу для возможного будущего управления резервами USDC под надзором OCC. Circle стала одной из первых криптокомпаний в новой волне заявителей, прошедшей путь от условного до окончательного одобрения OCC, что отражает общую тенденцию интеграции криптоинфраструктуры в существующую банковскую систему США.

ambcrypto1 ч. назад

Circle получает окончательное одобрение OCC для создания национального трастового банка с целью укрепления инфраструктуры USDC

ambcrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片